RapidOCR

<div align="center"> <picture> <source media="(prefers-color-scheme: dark)" srcset="https://github.com/RapidAI/RapidOCR/releases/download/v1.1.0/RapidOCR_LOGO_white.png" width="55%" height="55%"> <source media="(prefers-color-scheme: light)" srcset="https://yellow-cdn.veclightyear.com/835a84d5/6d736bbb-1d4d-4aea-af5d-781619a3565e.png" width="55%" height="55%"> <img alt="在浅色模式下显示太阳插图，在深色模式下显示带星星的月亮。" src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/835a84d5/6d736bbb-1d4d-4aea-af5d-781619a3565e.png"> </picture> <div> </div> <div align="center"> <b><font size="4"><i>为数字世界的安全提供开源OCR</i></font></b> </div> <div> </div>

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介绍

💖 介绍首屈一指的多平台、多语言OCR工具，拥有无与伦比的速度、广泛支持和完全开放性。这款卓越的软件完全免费，以快速离线部署而闻名。其核心效率源于ONNXRuntime推理引擎，比PaddlePaddle引擎快4到5倍，同时确保无内存泄漏。

🦜 支持的语言：本工具原生支持中文和英文，其他语言需要自行转换。具体语言支持详情请参考这里。 🔎 原理：认识到PaddleOCR架构的局限性后，我们开始着手简化在各种平台上的OCR推理过程。这项努力最终实现了将PaddleOCR模型转换为通用的ONNX格式，并将其无缝集成到Python、C++、Java和C#环境中。

🎓 名称由来：RapidOCR源自其本质，体现了轻量、高速、经济和智能。这项基于深度学习的OCR技术凸显了AI的能力，强调紧凑模型，在不影响效果的前提下优先考虑速度。

😉 使用场景：

即时部署：如果我们仓库中的预存模型足够满足需求，直接使用RapidOCR进行快速部署即可。
定制化：如有特殊要求，可以用自己的数据优化PaddleOCR，然后使用RapidOCR部署，确保得到定制化结果。

如果我们的仓库对您有所帮助，请考虑在GitHub上给我们一个星标⭐以示支持。这对我们意义重大！

可视化效果（更多请见）

安装

pip install rapidocr_onnxruntime

使用方法

from rapidocr_onnxruntime import RapidOCR

engine = RapidOCR()

img_path = 'tests/test_files/ch_en_num.jpg'
result, elapse = engine(img_path)
print(result)
print(elapse)

文档

完整文档可在文档网站上找到，内容为中文。

致谢

非常感谢DeliciaLaniD修复了ocrweb中扫描动画起始位置错误的问题。
非常感谢zhsunlight提出关于参数化调用GPU推理的建议，以及细心周到的测试。
非常感谢lzh111222334修复了Python版本下rec预处理的一些bug。
非常感谢AutumnSun1996在#42中提出的建议。
非常感谢DeadWood8提供了使用Nuitka将rapidocr_web打包成exe的文档。
非常感谢Loovelj修复了文本框排序的bug。详情请见issue 75。

🎖 代码贡献者

赞助

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<a href="https://github.com/Eunsolfs" title="Eunsolfs"><img src="https://avatars.githubusercontent.com/u/53815751?v=4" width=65 height=65></a>	-

引用

如果您在研究中使用了本项目，请考虑引用：

@misc{RapidOCR 2021,
    title={{Rapid OCR}: OCR工具箱},
    author={RapidAI团队},
    howpublished = {\url{https://github.com/RapidAI/RapidOCR}},
    year={2021}
}